ParameterEstimation (FPScript)
Approximation d'un modèle non linéaire à un ensemble de données. Ici, des méthodes non itératives sont utilisées. Les méthodes "Grid-Search" et "Random-Search" sont les options disponibles.
Syntaxe
ParameterEstimation(Model, Data, [ Bounds ], [ Variations ] [ , Mode = MODE_RANDOM ])
ou
ParameterEstimation(UserdefinedModel, N, Data, [ Bounds ], [ Variations ], [ Mode = MODE_RANDOM ] [ , AuxData ])
La syntaxe de la fonction ParameterEstimation se compose des éléments suivants :
Section |
Description |
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Model |
Détermine le modèle à adapter aux données. L'argument peut être choisi parmi une liste de modèles prédéfinis . L'argument Model peut avoir les valeurs suivantes :
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UserdefinedModel |
Détermine le modèle personnalisé à adapter aux données. L'argument contient le code FPScript pour le calcul de la fonction modèle (voir la fonction NonLinCurveFit). Les structures de données autorisées sont Scalaire. Les types de données pris en charge sont Chaîne de caractères. |
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N |
Le nombre de paramètres utilisés dans le modèle personnalisé. Les structures de données autorisées sont Scalaire. Tous les types de données entiers sont autorisés. La valeur doit être supérieure ou égale à 1. |
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Data |
Ce sont les données sur lesquelles le modèle doit être ajusté. Si le modèle comporte plusieurs variables dépendantes, alors l'argument doit être spécifié sous forme de liste avec un ensemble de données par variable. Les structures de données autorisées sont Séries de données, Matrice de données, Signal, Série de signaux et Liste. Tous les types de données numériques sont autorisés, à l'exception de Temps calendaire. |
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Bounds |
La matrice de données avec les limites des paramètres du modèle à déterminer. La matrice contient par paramètre une colonne avec deux limites. Si vous omettez l'argument, alors ±1000 est utilisé comme limite. Les structures de données autorisées sont Matrice de données. Tous les types de données numériques sont autorisés. Si l'argument est une liste, alors son premier élément est pris. S'il s'agit à nouveau d'une liste, le processus est répété. |
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Variations |
Les séries de données avec le nombre de variations pour chaque paramètre. La valeur par défaut est de 10 pour chaque paramètre. Les structures de données autorisées sont Séries de données. Tous les types de données réels sont autorisés. Si l'argument est une liste, alors son premier élément est pris. S'il s'agit à nouveau d'une liste, le processus est répété. |
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Mode |
Précise le mode à utiliser. L'argument Mode peut avoir les valeurs suivantes :
Si l'argument n'est pas spécifié, il est défini à la valeur par défaut MODE_RANDOM . |
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AuxData |
Toutes les données qui peuvent être transmises en option au modèle personnalisé en tant qu'argument "d". Toutes les structures de données sont autorisées. Tous les types de données sont autorisés. |
Remarques
Le résultat a toujours la structure de données Séries de données.
Le résultat est une série de données avec les paramètres estimés du modèle. Le nombre de combinaisons à calculer est déterminé par l'argument Variations. Pour un modèle avec trois paramètres et les variations {10,10,10}, 1000 combinaisons sont calculées. Pour la méthode de recherche aléatoire, des valeurs de paramètres distribuées de manière aléatoire sont calculées et se trouvent dans les limites spécifiées. Pour la méthode de recherche par grille, la distance entre les valeurs de paramètres voisines est constante. Cette valeur est déterminée par les arguments Bounds et Variations Un nombre de variations de 10 signifie qu'un paramètre peut prendre 10 valeurs spécifiques dans la plage de valeurs. Le modèle est ensuite calculé avec les combinaisons de paramètres déterminées de cette manière. Plus les limites de la fourchette établie sont grandes, moins l'estimation sera précise. Le résultat est la combinaison qui minimise la somme des carrés résiduels. Cette méthode est principalement utilisée pour estimer les paramètres de départ de l'ajustement non linéaire de la courbe.
Si le résultat ne donne aucune valeur, la plage de valeurs à examiner doit être limitée par l'argument Bounds.
Disponible dans
FlexPro Basic, Professional, Developer Suite
Exemples
Dim p = ParameterEstimation(MODEL_EXP_EXPONENTIAL_DECAY1, Ag, {{0,1000}, {0,1000}, {0,1000}}, {10, 10, 10}, MODE_RANDOM)
NonLinModel(MODEL_EXP_EXPONENTIAL_DECAY1, Ag, p)
Estime les paramètres du modèle de décroissance exponentielle (variante 1) en utilisant la méthode de recherche aléatoire et calcule les données modélisées à partir de celle-ci. Les paramètres peuvent être compris entre 0 et 1000.